LLMOPS / MONITORING AI

Monitoring, koszty, jakość — miesięczny retainer

Miesięczny retainer utrzymujący Twoje systemy AI w dobrej kondycji: monitoring kosztów API, wykrywanie halucynacji, ewaluacja jakości RAG, alerty i raport dla zarządu. Naturalny upsell po wdrożeniu Rapid RAG lub AI Starter.

retainer miesięczny
6 technologies
4 deliverables
Umów konsultację Zobacz usługi

Zakres usługi

Dashboard metryk: koszty, latencja, jakość odpowiedzi

Alerty przy degradacji jakości lub wzroście kosztów

Ewaluacja RAG (RAGAS / LangSmith)

Miesięczny raport z rekomendacjami optymalizacji

Jak wygląda współpraca

Sprawdzony proces, który przynosi rezultaty

1

Rozpoznanie

Poznajemy Twój biznes, wyzwania i cele — poprzez warsztaty i rozmowy z zespołem.

2

Projektowanie

Wspólnie projektujemy architekturę rozwiązania i tworzymy szczegółowy plan realizacji.

3

Realizacja

Iteracyjna implementacja z regularnymi prezentacjami postępów i zbieraniem opinii.

4

Wsparcie

Wsparcie po wdrożeniu, przekazanie wiedzy zespołowi i rekomendacje dalszego rozwoju.

Zastosowania

  • Monitoring i optymalizacja kosztów API
  • Wykrywanie i redukcja halucynacji
  • Ewaluacja jakości systemu RAG
  • Optymalizacja wywołań LLM i cache'owanie

Dla kogo

  • Firmy z działającymi systemami AI
  • Po wdrożeniu Rapid RAG lub AI Starter
  • Zespoły monitorujące budżet API

Nie dla

  • Firmy jeszcze bez wdrożonego AI
  • Procesy w pełni manualne
  • Projekty jednorazowe bez potrzeby monitoringu

Co dostarczamy

Co dostarczamy

  • 01
    Dashboard metryk (LangSmith / Grafana)
  • 02
    System alertów i eskalacji
  • 03
    Miesięczny raport dla zarządu
  • 04
    Rekomendacje optymalizacji kosztów i jakości

Stos technologiczny

LangSmith Python Prometheus Grafana OpenAI API LangChain

Czas realizacji

retainer miesięczny

Estimated project duration

Powiązane realizacje

Technologia ubezpieczeniowa

System RAG do przetwarzania dokumentów

W Insly prowadziłem rozwój systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation), który daje brokerom ubezpieczeniowym szybkie, kontekstowe odpowiedzi o szczegółach polis. System łączy tradycyjne wyszukiwanie z embeddingami wektorowymi i obsługuje złożone zapytania od 23 różnych ubezpieczycieli.

Wyzwanie

Brokerzy ubezpieczeniowi potrzebowali szybko znajdować informacje w tysiącach dokumentów polis od 23 różnych ubezpieczycieli, każdy z unikalnym formatem i terminologią.

90% Szybsze wyszukiwanie dokumentów
25+ Projektów zarządzanych w monorepo
23 Ubezpieczycieli zintegrowanych przez Calcly
Python FastAPI Elasticsearch Qdrant AWS Bedrock Go PostgreSQL
Czytaj więcej
EdTech / E-Learning

Migracja do mikroserwisów

CloudAcademy potrzebowała migracji serwisu autoryzacji treści z Kotlin do Go jako część szerszej standaryzacji. Prowadziłem tę migrację zapewniając zero przestojów i tworząc nowe mikroserwisy według wzorców DDD.

Wyzwanie

Legacy serwis Kotlin miał wąskie gardła wydajnościowe i był trudny w utrzymaniu. Zespół potrzebował standaryzacji na Go dla lepszej spójności mikroserwisów.

3x Poprawa wydajności
60% Zmniejszone zużycie pamięci
0 Przestoju podczas migracji
Go Python AWS Kubernetes Docker gRPC PostgreSQL
Czytaj więcej

Gotowy, żeby ruszyć z projektem?

Porozmawiajmy o Twoich potrzebach. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.

Umów konsultację Zobacz portfolio